连接OpenAI与Azure OpenAI服务的高效代理工具
azure-openai-proxy是一个专用代理工具,用于将OpenAI官方API请求转换为Azure OpenAI API请求,支持包括GPT-4和Embeddings在内的所有模型。该项目通过平滑OpenAI和Azure OpenAI之间的界限,并提供Docker部署选项,帮助用户轻松配置和使用,从而实现OpenAI生态系统的快速接入。它能有效增强不同OpenAI应用程序的访问和数据处理效率。
azure-openai-proxy
是一个开源项目,其主要功能是将 OpenAI 官方 API 请求转化为 Azure OpenAI API 请求,从而支持所有模型,包括 GPT-4 和嵌入模型。该项目的目标是消除 OpenAI 和 Azure OpenAI 之间的差异,作为连接两者的桥梁,使 OpenAI 生态系统能够以零成本访问 Azure OpenAI。
在人工智能应用的开发过程中,常常需要利用 OpenAI 提供的强大模型,如 GPT 系列。然而,关于使用这些模型的基础设施和调用方式,OpenAI 和 Azure OpenAI 之间存在技术差异。azure-openai-proxy
旨在解决这一问题,为开发者提供一个简化的、持续一致的接口,以便在不同平台上调用 AI 模型。
chatgpt-web
, chatbox
, langchain
和 ChatGPT-Next-Web
。想要成功调用 Azure OpenAI 服务,需要以下信息:
项目支持 HTTP 和 Socks5 代理,具体配置如下:
HTTP 代理配置:
AZURE_OPENAI_HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:1087
Socks5 代理配置:
AZURE_OPENAI_SOCKS_PROXY=socks5://127.0.0.1:1080
可以通过以下 Docker 命令快速运行 azure-openai-proxy
:
docker run -d -p 8080:8080 --name=azure-openai-proxy \ --env AZURE_OPENAI_ENDPOINT=your_azure_endpoint \ --env AZURE_OPENAI_API_VER=your_azure_api_ver \ --env AZURE_OPENAI_MODEL_MAPPER=your_azure_deploy_mapper \ stulzq/azure-openai-proxy:latest
也可以通过挂载配置文件的方式运行:
docker run -d -p 8080:8080 --name=azure-openai-proxy \ -v /path/to/config.yaml:/app/config.yaml \ stulzq/azure-openai-proxy:latest
通过 docker-compose
可以方便地将 azure-openai-proxy
集成到 ChatGPT-Next-Web
的项目中:
version: '3' services: chatgpt-web: image: yidadaa/chatgpt-next-web ports: - 3000:3000 environment: OPENAI_API_KEY: <Azure OpenAI API Key> BASE_URL: http://azure-openai:8080 depends_on: - azure-openai networks: - chatgpt-ns azure-openai: image: stulzq/azure-openai-proxy ports: - 8080:8080 environment: AZURE_OPENAI_ENDPOINT: <Azure OpenAI API Endpoint> AZURE_OPENAI_MODEL_MAPPER: <Azure OpenAI API Deployment Mapper> networks: - chatgpt-ns networks: chatgpt-ns: driver: bridge
如果需要为每个模型配置不同的端点和 API 密钥,可以使用配置文件:
api_base: "/v1" deployment_config: - deployment_name: "xxx" model_name: "text-davinci-003" endpoint: "https://xxx-east-us.openai.azure.com/" api_key: "11111111111" api_version: "2024-02-01"
可以通过这种方式为不同的 AI 模型提供个性化配置。
通过这些简单的步骤,开发者可以轻松地将 Azure OpenAI 服务整合到已有的机器学习平台中,实现更灵活的 AI 应用开发和部署。
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